Հիմնական տանողներ
- Հետազոտողները գնալով ավելի են դիմում AI-ին՝ փորձելով կանխատեսել բոլոր տեսակի վտանգավոր իրադարձությունները:
- MIT-ի գիտնականներն ասում են, որ մշակել են արհեստական ինտելեկտի միջոցով ավտովթարները կանխատեսելու միջոց:
- AI-ը կարող է նաև կանխատեսել կիբերանվտանգության սպառնալիքները և բնական երևույթները, ինչպիսիք են անտառային հրդեհները, ջրհեղեղները և փոթորիկները:
Անվանեք փոքրամասնության զեկույց մեքենաների համար:
Գիտնականներն ասում են, որ իրենք մշակել են ավտովթարները կանխատեսելու միջոց՝ օգտագործելով արհեստական ինտելեկտը (AI), ասվում է նոր հետազոտական հոդվածում:Խորը ուսուցման մոդելը ստեղծում է շատ բարձր լուծաչափով վթարի ռիսկի քարտեզներ: Դա աճող շարժման մի մասն է, որն օգտագործում է արհեստական ինտելեկտը՝ ռիսկերը կանխատեսելու և դժբախտ պատահարները կանխելու համար:
«AI տեխնոլոգիան ներհատուկ կերպով օգտագործում է պատմական տվյալները՝ կանխատեսելի պատկերացումներ հաղորդելու համար», - Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է համակարգչային գիտնական Սամիր Մասքին՝ FuseMachines-ի գործադիր տնօրենը: «Արհեստական ինտելեկտի միջոցով հնարավոր է գնահատել և ուսումնասիրել պատմական և վարքային տվյալները ամեն ինչի շուրջ՝ սկսած բնական երևույթներից, ինչպիսիք են անտառային հրդեհները և տեխնածին իրավիճակները, ինչպիսիք են ավտովթարները և կիբեր հարձակումները»:
Precog AI?
«Փոքրամասնության զեկույց» ֆիլմում դերասան Թոմ Քրուզը նկարահանվել է որպես խուզարկու, ով «նախագնացներ» է օգտագործել ապագայի ակնարկներ որսալու և հանցագործությունները կանխելու համար: Նմանապես, AI տեխնոլոգիան, որը մշակել են Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի (MIT) հետազոտողները, նախատեսված է կանխատեսելու հնարավոր ավտովթարները։
AI-ն օգտակար է անապահով իրադարձությունների կանխատեսման համար, քանի որ այն կարող է ավելին տեսնել և եզրակացություններ անել ավելի արագ, քան մարդիկ:
AI մոդելը սնվում է վթարի պատմական տվյալների, ճանապարհային քարտեզների, արբանյակային պատկերների և GPS-ի համակցությամբ: Թվերը ճշտելուց հետո AI-ն նկարագրում է ապագայում որոշ ժամանակի ընթացքում վթարների ակնկալվող թիվը՝ բարձր ռիսկային տարածքները բացահայտելու և ապագա ազդեցությունները կանխատեսելու համար:
«Ընդգրկելով հիմքում ընկած ռիսկերի բաշխումը, որը որոշում է ապագա վթարների հավանականությունը բոլոր վայրերում, և առանց որևէ պատմական տվյալների, մենք կարող ենք գտնել ավելի անվտանգ երթուղիներ, հնարավորություն տալ ավտոապահովագրող ընկերություններին տրամադրել անհատականացված ապահովագրական պլաններ՝ հիմնված հաճախորդների շարժման հետագծի վրա:, օգնել քաղաքային պլանավորողներին նախագծել ավելի անվտանգ ճանապարհներ և նույնիսկ կանխատեսել ապագա վթարները», - MIT Ph. D. Ուսանող Սոնգտաո Հեն՝ հետազոտության մասին նոր հոդվածի առաջատար հեղինակ, ասել է նորությունների հաղորդագրության մեջ:
Ինքնավար վարորդական տրանսպորտային միջոցների արդյունաբերության մեջ AI-ն նշանակալի դեր է խաղում պլանավորման և վերահսկման գործում, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասաց DeepRoute.ai ընկերության գործադիր տնօրեն Մաքսվել Չժուն, որը մշակում է ինքնավար վարորդական լուծումներ::
Սենսորները հավաքում են իրենց շրջապատի բոլոր տվյալները և դրանք փոխանցում համակարգչին՝ խորը ուսուցման մոդելների և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով մշակելու համար:
«Մենք նախագծել ենք նեյրոնային ցանցեր, ինչպիսիք են մարդու ուղեղը, ուստի այն ստանում է ուսուցում ճանապարհային հսկայական տվյալների միջոցով, ինչը խորացնում է շրջակա միջավայրի մասին նրա պատկերացումը և, ի վերջո, ստեղծում է ամբողջական ընկալման համակարգ», - ասաց Չժոուն::
Նայեք սիլիկոնե գնդակին
Գիտնականներն ավելի ու ավելի են դիմում AI-ին՝ փորձելով կանխատեսել բոլոր տեսակի իրադարձությունները: AI-ի որոշ կիրառություններ ներառում են կիբերանվտանգության սպառնալիքների կանխատեսումը և տեսանյութերի մոնիտորինգը՝ կանխատեսելու բնական երևույթները, ինչպիսիք են անտառային հրդեհները, ջրհեղեղները և փոթորիկները:
«AI-ն օգտակար է անապահով իրադարձությունները կանխատեսելու համար, քանի որ այն կարող է ավելի արագ տեսնել և եզրակացություններ անել, քան մարդիկ», - ասաց Չժոուն:
AI-ը հիմնված է օրինաչափությունների ճանաչման վրա, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Hypergiant AI ընկերության գործադիր տնօրեն Մայք Բեթզերը: Սա նշանակում է, որ մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են հաշվարկել մեծ քանակությամբ տվյալներ, այնուհետև առաջարկություններ անել կանխատեսելի արդյունքի վերաբերյալ:
«Այն, ինչ անում է մոդելը, ստեղծում է ռիսկի կանխատեսում և օգնում է մարդկանց հասկանալ աղետի հակվածությունը», - ասաց Բեթցերը: «Մենք դա արդեն տեսնում ենք եղանակի մոդելավորման, դժբախտ պատահարների մոդելավորման և այլ վտանգավոր իրադարձությունների դեպքում»:
AI-ն, ամենայն հավանականությամբ, խորապես ինտեգրվելու է ապագայի ինքնավար մեքենաներին, կանխատեսել է Չժուն: Ապագայում մեքենաներն ու բեռնատարները, տաքսիները և ավտոբուսները կունենան այնպիսի գործառույթներ, ինչպիսիք են գոտի փոխելու համակարգը, բախումներից խուսափելու համար նախատեսված սենսորների հավաքածուն և իրական ժամանակում տեղեկատվությունը մշակելու հաշվողական հարթակ:
«Սա նշանակում է, որ վթարի տվյալները կհավաքվեն և կվերլուծվեն իրական ժամանակում, վթարից հետո արձագանքման արդյունավետությունը կբարձրանա, և անվտանգության հետագա խնդիրները կարող են կրճատվել», - ասաց նա:
Ընթացիկ հետազոտության մի խոստումնալից ոլորտ, որը կարող է օգնել կանխել ճանապարհատրանսպորտային մահերը, AI-ի օգտագործումն է՝ մոտ վթարներ և վտանգավոր վարքագիծ հայտնաբերելու համար, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է AI ճանապարհային անվտանգության փորձագետ Սոհայբ Ահմադ Խանը::
«Յուրաքանչյուր խաչմերուկին կարող է տրվել անվտանգության վարկանիշ՝ ելնելով դրանց գրեթե բաց թողնված գնահատականներից, և քաղաքի ռեսուրսները կարող են ուղղվել նրանց, որոնք ավելի վտանգավոր են», - ավելացրեց նա: «Անվտանգության խնդիրները քանակապես չափելու այս ունակությունը մեծ ազդեցություն կունենա ապագայում»:
